Nii veebikeskkonnas toimetades kui ka näiteks poekettide kliendikaarte kasutades jätad endast maha käitumismustrid ja ostuajaloo, mis peegeldavad sinu elustiili, eelistusi ja valikuid. Need mustrid on sisendiks soovitussüsteemidele, mis on muutnud viisi, kuidas leitakse tooteid, teenuseid või isegi teisi inimesi.
Nii viivad soovitussüsteemid sind Facebookis ja LinkedIn’is kokku potentsiaalsete kontaktidega. Filmikataloogi sirvimise ja vaadatud filmide põhjal soovitab Netflix sulle uusi filme. Amazoni ja ka näiteks Selveri e-poes soovitatakse ostukorvi tooteid lähtuvalt sinu isiklikest eelistustest.
#000001
Süsteemi põhimõte on lihtne – see on kasutatav kõikjal, kus inimene peab tegema valiku suure hulga objektide vahel. Edukalt saab süsteemi rakendada lisaks e-poodidele ka kinnisvaraportaalides, auto müügi-ostuportaalides, reisiportaalides ning veebiajakirjanduses, soovitades lugejale tema huvidest lähtuvaid artikleid. Ka tööportaalid on potentsiaalne valdkond, kus soovitussüsteeme rakendada, tagades seeläbi tööotsijale laia tööpakkumiste spektri ning tööandjale garantii, et võimalikult paljud tööotsijad neid märkavad.
Isegi kliendikontaktide haldamisel on soovitussüsteem õige abimees. Näiteks, kui sinu tööülesanne on igapäevaselt jälgida ettevõttele arvete tasumist, aitaks soovitussüsteem klientide varasemate maksekäitumiste põhjal luua nägemuse, mis ütleb, kellele ja millal arve tasumine meelde tuletada.
Soovitussüsteemi eesmärk ei ole üheski valdkonnas kellegi tööd üle võtta, vaid inimese tööd efektiivsemaks muuta.
#000002
Soovitussüsteem on sisu personaliseerimise lahendus. Veebipoed on selle üks levinud väljund. Ilma soovitussüsteemita on suurtes veebipoodides kliendil väga keeruline leida oma eelistustest lähtuvaid tootepakkumisi. Nii on soovitussüsteemi kasutamine veebipoes kasulik mõlemale osapoolele. Klient saab kasutajamugava, personaalse ja kiire ostukogemuse. Ettevõte aga täidab oma seatud ärieesmärke, luues samal ajal kontakti potentsiaalse püsikliendiga.
Süsteem jälgib soovituste tegemiseks kliendi klikke toodetel ja/või varasemaid ostukogemusi (sõltuvalt sellest, kas klient on veebipoe registreeritud kasutaja või mitte). Konkreetsed käitumismustrid salvestatakse ning leitakse kliendi eelistustest lähtuvalt talle kõige paremini sobivad tooted. Loe lähemalt, kuidas soovitusüsteem veebipoes toimib.
#000003
Üha suuremat mõju omavad soovitussüsteemid ka e-maili turunduses, kus personaalsus on viidud võimalikult kõrgele tasemele. Masskirjad ja üksikute tunnuste alusel segmenteeritud e-kirjad ei täida tänastes konkurentsitingimustes enam oma turunduseesmärki. Sel juhul saavad sajad kui mitte tuhanded eri profiiliga inimesed samad või sarnased pakkumised. Klient pöörab aga tähelepanu ja sooritab ostu siis, kui ta saab pakkumise konkreetselt tema huvidest lähtuvatele toodetele või teenustele. Loe lähemalt soovitussüsteemide kasutamisest e-kirja kampaaniates.
#000004
Juhtiv masinõppe ja andmeteaduse ettevõte
#000005
Broneerige tasuta demo juhtiva masinõppe ja andmeteaduse ettevõttega
#000006
Sinu LinkedIn või GitHubi link
#000008